西安电子科技大学刘明骞获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利雷达辐射源型号精准智能识别方法、系统、设备及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116165611B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310206320.1，技术领域涉及：G01S7/36；该发明授权雷达辐射源型号精准智能识别方法、系统、设备及终端是由刘明骞;陈一凡设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本雷达辐射源型号精准智能识别方法、系统、设备及终端在说明书摘要公布了：雷达辐射源型号精准智能识别方法、系统、设备及终端，对所接收的雷达辐射源中频信号，估算其雷达重复频率PRI、雷达脉冲宽度PW、并根据快速傅里叶变换求得其频域信号估算其射频RF，组成特征向量；再利用最小协方差行列式MCD计算离群值，分离出异常信号；将信号的PDW字作为特征，利用特征标签进行引入注意力机制的长短时记忆网络训练得到已训练模型；当异常信号样本达到一定数量时，采用K—均值算法将未知异常信号进行聚类，再利用MCD分离新类中离群值较大的点，将新分的类在原模型的基础上采用增量学习，识别未知信号；本发明对未知的辐射源型号识别，引入注意力机制在保证识别准确率的情况下提升了辐射源型号识别效率，提升网络模型的泛化性、鲁棒性以及使用时的准确率。
本发明授权雷达辐射源型号精准智能识别方法、系统、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种雷达辐射源型号精准智能识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一，对所接收的雷达辐射源中频信号，估算其雷达重复频率PRI、雷达脉冲宽度PW，并根据快速傅里叶变换求得其频域信号估算其射频RF，组成脉冲描述字PDW特征向量； 步骤二，将步骤一中估计的脉冲描述字利用最小协方差行列式计算离群值，分离出异常信号； 步骤三，将步骤二中分离出异常信号的正常信号的脉冲描述字作为特征，利用特征标签进行引入注意力机制的长短时记忆网络训练得到已训练模型； 步骤四，当步骤二分离出的异常信号样本达到可支持训练样本数量时，采用K——均值算法K——Means将未知异常信号进行聚类，再将新聚类的样本内部利用最小协方差行列式计算离群值，剔除离群信号；将新聚类在步骤三训练好的模型的基础上采用增量学习，识别未知信号。
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